[4F2-OS-30b] AIによるスマートマニュファクチャリングとシステム健全性管理

[4F2-OS-30b-01] AIエージェント化を見据えた大規模言語モデルによるアルゴリズム選択および実行コード生成の自動化

〇吉永 悠真¹、林 真広¹、横田 怜¹、真鍋 晋一郎¹、鳥井 修¹ (1. キオクシア株式会社)

キーワード：AIエージェント、大規模言語モデル、クラス分類、コード生成

近年、LLMベースのAIエージェントの開発が盛んに行われている。例えば営業において、商談先の選定や商談結果を踏まえた資料作成をAIエージェントが担うことで, 業務の効率化が期待される。一方、製造業においてもAIエージェントの必要性は増している。製造業の現場で扱うデータは大規模かつ複雑になってきており、データを解析して有用な結果を得るためには、問題に応じて適切な手法を選択するだけでなく、前処理やパラメータ調整を含むコーディング作業も必要となる。しかし、ユーザが必ずしも解析手法に習熟しているとは限らず、手法の選択やコード作成に時間を要してしまうケースも見受けられる。そこで、本稿ではLLMを活用することで、これらの課題を解決する手法を提案する。具体的には、解析対象データに関する情報を活用したアルゴリズム選択と実行結果フィードバックによるプロンプト補正について述べる。人工データを用いた実験により、BERTをファインチューニングすることで、適切な要因推定手法を高精度で選択できることを確認した。また、実行結果をもとにプロンプトを補正することで、実行可能なコードが得られることを確認した。